深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
281	2025-09-21	AI-based large-scale screening of gastric cancer from noncontrast CT imaging 2025-Sep, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-025-03785-6 PMID:40555751	研究论文	开发基于非对比CT和深度学习的胃癌大规模筛查工具GRAPE，并在多中心验证其性能	首次利用常规非对比CT结合深度学习实现胃癌的大规模筛查，显著提升早期检测率	研究主要基于中国人群数据，外部泛化性需进一步验证	开发高效胃癌筛查方法以解决内镜筛查资源有限和依从性低的问题	胃癌患者及非胃癌对照人群	医学影像分析	胃癌	深度学习	CNN（基于影像分析推断）	CT影像	训练集6,720例（3,470 GC + 3,250 non-GC），验证集19,458例，真实世界筛查78,593例CT扫描
282	2025-09-21	Analog optical computer for AI inference and combinatorial optimization 2025-Sep, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09430-z PMID:40903585	研究论文	提出一种模拟光学计算机（AOC），用于加速AI推理和组合优化，结合模拟电子学与三维光学技术	首次在单一平台实现AI推理和组合优化的双域加速，采用快速定点搜索避免数字转换并提升噪声鲁棒性	未明确说明具体性能瓶颈或扩展性限制	开发能效更高的计算硬件以支持AI和组合优化应用	模拟光学计算系统及其在AI和优化任务中的应用	machine learning	NA	模拟光学计算，定点搜索，梯度下降	compute-bound neural models	image, 数值数据	通过四个案例研究验证（图像分类、非线性回归、医学图像重建、金融交易结算）
283	2025-09-21	Current Trends and Future Directions of Statistical Methods in Medical Research: A Scientometric Analysis 2025-Sep, Journal of evaluation in clinical practice IF:2.1Q2 DOI:10.1111/jep.70257 PMID:40916916	研究论文	通过科学计量分析探讨医学研究中统计方法的当前趋势和未来方向	首次使用CiteSpace进行双图叠加和文献共被引分析，揭示医学统计学与其他学科间的知识流动及新兴技术影响	基于Web of Science的4919篇文献，可能未涵盖所有相关研究或非英语出版物	全面分析医学统计学领域的当前趋势、有影响力的研究领域及未来发展方向	医学研究中的统计方法及相关学术出版物	生物统计学	NA	科学计量分析，包括高频关键词分析、引用指标分析、双图叠加、文献共被引分析	NA	文本（学术出版物元数据）	4919篇相关出版物
284	2025-09-21	High-Performance Deep Learning for Instant Pest and Disease Detection in Precision Agriculture 2025-Sep, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70963 PMID:40964151	研究论文	提出一种基于MobileNetV2和EfficientNetB0的高性能深度学习融合模型，用于精准农业中病虫害的实时检测	融合MobileNetV2和EfficientNetB0的深度学习模型，结合量化、剪枝和知识蒸馏技术，实现边缘设备上的实时检测	模型在22类作物病虫害上的性能仍有提升空间，未提及在不同光照和天气条件下的鲁棒性	开发可部署在边缘设备上的实时病虫害检测系统，支持精准农业和全球粮食安全	腰果、木薯、玉米和番茄作物的病虫害	计算机视觉	NA	深度学习、模型量化、剪枝、知识蒸馏	MobileNetV2, EfficientNetB0, CNN	图像	24,881张原始图像和102,976张增强图像，共22个类别
285	2025-09-21	Deep Learning-Based Retinal Layer Segmentation in Optical Coherence Tomography Scans of Patients with Inherited Retinal Diseases 2025-Sep, Klinische Monatsblatter fur Augenheilkunde IF:0.8Q4 DOI:10.1055/a-2227-3742 PMID:38086412	研究论文	开发一种基于深度学习的算法，用于遗传性视网膜疾病患者OCT扫描中的视网膜层自动分割	使用U-net模型并结合领域自适应技术，首次实现对遗传性视网膜疾病患者OCT中外核层的高精度自动分割	算法主要针对遗传性视网膜疾病，在其他视网膜病变中的适用性尚未验证	提高遗传性视网膜疾病患者OCT图像中视网膜层的分割准确性和效率	遗传性视网膜疾病患者和健康对照者的OCT扫描图像	计算机视觉	遗传性视网膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	U-net	医学图像	包含遗传性视网膜疾病患者和健康对照者的OCT扫描数据
286	2025-09-21	Impact of deep learning model uncertainty on manual corrections to MRI-based auto-segmentation in prostate cancer radiotherapy 2025-Sep, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70221 PMID:40849835	研究论文	评估深度学习生成的不确定性图谱对经验丰富的放射肿瘤科医生在前列腺癌放疗中手动修正基于MRI的自动分割的影响	首次系统研究不确定性图谱在临床医生修正深度学习自动分割决策中的实际影响，并量化其对编辑行为和效率的改善	样本量较小（35例独立测试集），仅涉及4位肿瘤科医生，结果可能受个体差异影响	探索不确定性信息在放射治疗规划中对临床医生决策和效率的辅助价值	接受超低分次MRI-only放疗的前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	深度学习分割，SoftMax标准差计算不确定性	nnUNet	MRI影像	434例患者训练集，35例独立测试集
287	2025-09-21	Pathway information on methylation analysis using deep neural network (PROMINENT): An interpretable deep learning method with pathway prior for phenotype prediction using gene-level DNA methylation 2025-Aug-29, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103236 PMID:40972407	研究论文	提出一种结合通路先验知识的可解释深度学习模型PROMINENT，用于基于基因水平DNA甲基化的表型预测	整合基因和通路水平先验知识（GO和KEGG），并采用SHAP增强可解释性，同时提升预测精度和计算效率	NA	开发高精度且可解释的深度学习方法，用于DNA甲基化数据驱动的表型预测	儿童哮喘、特发性肺纤维化（IPF）和首发精神病（FEP）患者	机器学习	呼吸系统疾病与精神疾病	DNA甲基化分析	深度神经网络（DNN）	基因水平DNA甲基化数据	多个数据集（具体数量未明确说明）
288	2025-09-21	Accelerating Biomolecular Modeling with AtomWorks and RF3 2025-Aug-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.14.670328 PMID:40832246	研究论文	介绍AtomWorks数据框架和RosettaFold-3（RF3）结构预测网络，用于加速生物分子建模	提出广泛适用的数据框架AtomWorks和改进手性处理的RF3网络，缩小与闭源AlphaFold3的性能差距	NA	促进新一代开源生物分子机器学习模型的开发	蛋白质结构和生物分子复合物	机器学习	NA	深度学习	神经网络	蛋白质结构数据	NA
289	2025-09-21	Evaluation of calcaneal inclusion angle in the diagnosis of pes planus with pretrained deep learning networks: An observational study 2025-Aug-01, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000043639 PMID:40760538	研究论文	本研究提出基于预训练深度学习网络的方法，通过评估跟骨包容角来自动诊断扁平足	首次将预训练深度学习模型（AlexNet、GoogleNet、SqueezeNet）应用于扁平足的X射线图像分类，实现高达100%的准确率	研究人群在年龄和性别上同质性强，缺乏足够的异质性来代表一般人群	开发基于深度学习的诊断系统，减少扁平足诊断中的人为测量误差	289名患者的左右足部侧位X射线图像	计算机视觉	足部畸形	高斯模糊和中值滤波预处理，迁移学习	AlexNet, GoogleNet, SqueezeNet	X射线图像	289名患者的双侧足部X射线图像
290	2025-09-21	Specific Contribution of the Cerebellar Inferior Posterior Lobe to Motor Learning in Degenerative Cerebellar Ataxia 2025-Jul-16, Cerebellum (London, England) DOI:10.1007/s12311-025-01887-y PMID:40668493	研究论文	本研究利用深度学习算法CerebNet分析小脑亚区体积与运动学习能力的关系，揭示小脑后下叶在退行性小脑共济失调患者运动学习中的特异性作用	首次明确证明小脑后下叶体积与运动学习能力存在特异性关联，而非传统认为的小脑前叶或蚓部	样本量较小（37例患者和18例健康对照），且为横断面研究无法推断因果关系	探究小脑不同亚区体积与运动学习能力及共济失调严重程度的关系	退行性小脑共济失调患者和健康对照者	医学影像分析	退行性小脑共济失调	CerebNet深度学习分割算法，线性回归分析	CNN（基于CerebNet的结构）	MRI影像数据	37例患者和18例健康对照
291	2025-09-21	Preserving noise texture through training data curation for deep learning denoising of high-resolution cardiac EID-CT 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17938 PMID:40660962	研究论文	本研究开发并测试了基于图像的噪声估计方法，用于训练CNN模型以在心脏EID-CT图像去噪中保留自然噪声纹理	提出了两种直接从患者图像估计噪声的方法，并通过混合训练策略实现了噪声纹理和解剖结构的双重保留	某些方法可能移除小的解剖结构，且样本量有限（仅7例患者测试数据）	提升能量积分探测器CT（EID-CT）高分辨率重建图像的质量，使其噪声水平与光子计数探测器CT（PCD-CT）相当	心脏冠状动脉CT血管造影（cCTA）图像	计算机视觉	心血管疾病	CT成像，深度学习去噪	U-net CNN	医学图像	训练数据来自患者图像，测试包括均匀水模和7例独立患者cCTA检查
292	2025-09-21	Artificial intelligence in four-dimensional imaging for motion management in radiation therapy 2025-Apr, Artificial intelligence review IF:10.7Q1 DOI:10.1007/s10462-025-11109-w PMID:40963558	综述	本文综述人工智能在四维成像中用于放疗运动管理的应用与潜力	探讨AI方法在不改变硬件的前提下提升4D成像精度与效率的创新路径	存在未解决的技术挑战和局限性，需未来研究进一步探索	改善放射治疗中的运动管理精度	四维成像技术及其在放疗中的应用	医学影像分析	肿瘤治疗（放射治疗相关）	深度学习	NA	四维医学影像	NA
293	2025-09-21	Structural assembly of the PAS domain drives the catalytic activation of metazoan PASK 2025-Mar-25, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2409685122 PMID:40106358	研究论文	本文揭示了后生动物PASK激酶中PAS结构域的结构组装机制及其在催化激活中的作用	发现PASK中PAS-C结构域的非典型结构特征及其通过分子内相互作用形成功能模块的新机制	NA	解析PASK激酶中PAS结构域的结构特征和调控机制	后生动物PAS结构域调控激酶(PASK)	结构生物学	NA	进化尺度结构域映射、深度学习结构建模	深度学习结构模型	结构数据	NA
294	2025-09-21	Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs 2025-03-18, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00832 PMID:40056143	研究论文	开发基于深度迁移学习的模型，用于大规模筛选靶向A类GPCRs的更安全药物	采用预训练和迁移学习策略，结合NLP处理靶点序列和受体突变效应，构建可预测低效化合物或偏向激动剂的定制化模型	高质量数据有限可能影响模型可靠性	预测具有低内在效能或配体偏向性的更安全化合物，以推进药物开发	A类G蛋白偶联受体（GPCRs）及其配体	自然语言处理	NA	深度迁移学习，自然语言处理	神经网络	序列数据（受体序列和配体数据集）	所有A类GPCRs的受体序列和配体数据集
295	2025-09-21	A deep learning pipeline for three-dimensional brain-wide mapping of local neuronal ensembles in teravoxel light-sheet microscopy 2025-Mar, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02583-1 PMID:39870865	研究论文	提出一种基于人工智能的端到端计算流程ACE，用于三维全脑范围内局部神经元集群的无偏映射	结合三维深度学习分割模型和聚类统计算法，实现跨实验协议的高泛化性神经元活动映射，突破传统图谱定义区域的限制	NA	开发高精度全脑神经元活动与连接性映射的计算方法	清除处理的啮齿类动物大脑	数字病理学	NA	光片荧光显微镜技术	3D深度学习分割模型	三维细胞分辨率图像	未公开具体样本数量（啮齿类大脑）
296	2025-09-21	Characteristics of left ventricular dysfunction in repaired tetralogy of Fallot: A multi-institutional deep learning analysis of regional strain and dyssynchrony 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101886 PMID:40122390	研究论文	利用深度学习合成应变技术分析修复性法洛四联症患者左心室功能障碍的区域应变和不同步模式	首次应用全自动深度学习算法（DLSS）对多中心rTOF患者队列进行左心室区域应变和不同步的自动化测量与聚类分析	回顾性研究设计，样本量有限（198例患者），需进一步验证DLSS在临床实践中的普适性	表征修复性法洛四联症患者左心室功能障碍的模式及其与临床结局的关系	修复性法洛四联症患者（198例）和健康对照者（21例）	医学影像分析	心血管疾病	心血管磁共振成像（CMR），稳态自由进动电影序列（SSFP MRI），深度学习合成应变（DLSS）	深度学习算法	医学影像（MRI短片）	219例（198例rTOF患者 + 21例健康对照）
297	2025-09-21	Automatic flow planning for fetal cardiovascular magnetic resonance imaging 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101888 PMID:40180124	研究论文	开发用于胎儿心血管磁共振成像的实时自动血流规划方法OWL	首次实现胎儿二维相位对比血流成像的实时自动规划，通过深度学习网络定位胎儿身体和心脏标志点	前瞻性案例中成功实施6/7，规划质量略低于手动规划(2.73/4 vs 3.0/4)	自动化胎儿血流成像的实时规划，扩大该技术的可及性	胎儿心血管系统	医学影像分析	心血管疾病	深度学习，相位对比磁共振成像	深度学习网络	磁共振影像	训练集167和71个胎儿数据集，回顾性评估10个数据集，前瞻性评估7个胎儿受试者
298	2025-09-21	Intelligent Alzheimer's diagnosis and disability assessment: robust medical imaging analysis using ensemble learning with ResNet-50 and EfficientNet-B3 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1619228 PMID:40963573	研究论文	提出一种基于ResNet-50和EfficientNet-B3的集成学习模型，用于通过MRI图像自动诊断阿尔茨海默病和评估残疾程度	结合ResNet-50特征提取和EfficientNet-B3分类器的集成学习框架，在阿尔茨海默病诊断中实现高精度和泛化性能	需要在多样化临床环境中进一步优化和验证模型以满足实际医疗诊断需求	开发自动化的阿尔茨海默病早期诊断和残疾评估系统	阿尔茨海默病患者MRI图像，涵盖轻度、中度、非痴呆和极轻度痴呆四个阶段	医学影像分析	阿尔茨海默病	MRI成像，深度学习集成方法	ResNet-50, EfficientNet-B3, 集成学习	医学影像（MRI）	33,984张MRI图像，包含四个痴呆阶段的参与者
299	2025-09-19	Artificial intelligence in ADHD assessment: a comprehensive review of research progress from early screening to precise differential diagnosis 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1624485 PMID:40964142	综述	本文综述了人工智能在ADHD从早期筛查到精确鉴别诊断的客观评估中的应用进展	利用AI技术处理多模态数据提取客观生物标志物，提升ADHD评估效率与精准度	标准化数据不足、模型泛化能力有限、可解释性问题、潜在偏差及缺乏严格临床验证	实现负责任、精准、客观及个性化的ADHD评估与管理	注意缺陷多动障碍（ADHD）患者	自然语言处理	精神疾病	机器学习（ML）、深度学习（DL）	NA	多模态数据（行为、神经生理、神经影像、遗传）	NA
300	2025-09-21	Deep learning model using cross-sequence learning to identify orbital fractures in radiographs of patients under 20 Years 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1613417 PMID:40964434	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的多输入模型，用于在年轻患者的X光片中检测眼眶骨折	提出新颖的跨序列学习方法，性能优于传统单输入模型	回顾性研究，可能存在选择偏倚	通过深度学习减少不必要的CT扫描和辐射暴露	20岁以下眼眶骨折患者	计算机视觉	眼眶骨折	深度学习	多输入深度学习模型	X光图像和CT图像	来自两家医院的1814例面部创伤患者